将LoRA 权重合并回基础模型 封装为Docker镜像并进行推理 结语 之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B),Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 因此, Alpaca-Lora 则是利用 Lora 技术,在冻...
通常,LoRA 的性能甚至比微调所有层更好,如下面 LoRA 论文的注释表所示。 值得注意的是,LoRA 与其他微调方法正交,这意味着它也可以与 Adapters 或 prefix tuning 相结合。 LoRA & LLaMA 现在,让我们使用 LoRA 来微调 Meta 提出的 LLaMA 模型。 除了用于训练和运行 LLaMA 本身的代码(使用原始的 Meta-LLaMA 权重)...
QLoRA是QLow-Rank Adaptation的缩写,它在LoRA的基础上引入了深度量化技术,进一步降低了训练成本。通过使用4位NormalFloat数据类型和双量化技术,QLoRA能够在单个48GB GPU上微调65B参数模型,同时保留完整的16位微调任务性能。 七、推理方法 在微调完成后,可以使用训练好的LoRA参数进行推理。将LoRA参数与原始模型参数相结合...
lora_alpha=32, # Lora alaph,具体作用参见 Lora 原理 lora_dropout=0.1# Dropout 比例 ) config 输出cofig: LoraConfig(peft_type=<PeftType.LORA: 'LORA'>, auto_mapping=None, base_model_name_or_path=None, revision=None, task_type=<TaskType.CAUSAL_LM: 'CAUSAL_LM'>, inference_mode=False, r...
LoRA & LLaMA 现在,让我们使用 LoRA 来微调 Meta 提出的 LLaMA 模型。 除了用于训练和运行 LLaMA 本身的代码(使用原始的 Meta-LLaMA 权重)外,还包含用于使用 LLaMA Adapter 和 LoRA 微调 LLaMA 的代码。 作者建议使用以下操作方法文件: 下载预训练的权重:https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/...
基于AutoDL 进行 Llama_Factory+LoRA大模型微调 其实这个环境的搭建比较容易,但是其中出现在AutoDL上访问WebUI界面是无法访问的,对该问题查阅了一些资料并记录. 1. 环境的配置及其校验 Step 1. 使用Conda 创建LLaMA-Factory的python虚拟环境 conda create -n llama_factory python==3.11...
通过该平台,我们可以更加高效地进行模型微调、评估和部署工作,进一步提升Llama 3在特定任务上的性能。 总之,使用Supervised Fine-Tuning(SFT)和LoRA技术微调Llama 3语言模型是提升其在特定任务上性能的有效方法。通过合理的数据准备、环境配置、模型加载、微调训练和模型评估与部署等步骤,我们可以将Llama 3模型优化为适用...
我们的微调是通过LoRA实现的。LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)是大语言模型的低阶适配器,用于在模型微调过程中只更新整个模型参数的一小部分,通常在1%到10%之间。继续点击运行。 3. 准备数据 微调模型最重要的是数据。这里我们使用yahma的Alpaca数据集,它包含52,000条由OpenAI的text-davinci-00...
即便是拥有70亿参数的最小LLaMA-2模型，也需要大量计算资源来进行微调。因此，该领域出现了所谓的"参数高效微调（也被称为peft）"。在这些策略中，如LoRA（LLM的低秩适配）旨在优化较小的参数子集，从而最大限度地减少资源利用并加速训练周期。本文比较了全参数微调和LoRA微调，突出了各自的优缺点。我们的讨论基于之前...
提供LoRA微调和全量参数微调代码,训练数据为data/train_sft.csv,验证数据为data/dev_sft.csv,数据格式为"Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。 1.LoRA微调脚本 LoRA微调